デジタル画像処理パート2：先進の画像処理フィルター
このトピックについてお届けした最初のウェビナーでは、光学顕微鏡で取得した画像がサンプルを完全に表すものではないことを学びました。 誤差の原因は常に存在し、誤差をなくすのではなく最小限に抑えることしかできないので、多くの場合は最終的な画像解析の前に、イメージング実験のローデータに何らかのデジタル画像処理を施す必要があります。 このトピックの2回目のウェビナーでは、先進のデジタル画像処理技術（デコンボリューションなど）の紹介と説明、画像解析の概要説明を行うほか、便利なヒントとこつをお見せします。 講師：Heiko Gäthje | ||
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このトピックについてお届けした最初のウェビナーでは、光学顕微鏡で取得した画像がサンプルを完全に表すものではないことを学びました。 誤差の原因は常に存在し、誤差をなくすのではなく最小限に抑えることしかできないので、多くの場合は最終的な画像解析の前に、イメージング実験のローデータに何らかのデジタル画像処理を施す必要があります。
このトピックの2回目のウェビナーでは、先進のデジタル画像処理技術（デコンボリューションなど）の紹介と説明、画像解析の概要説明を行うほか、便利なヒントとこつをお見せします。
よくある質問ウェビナーFAQ | デジタル画像処理パート2ハイパスとローパスは変換画像に対して必ず実行されますか？はい。周波数領域では高周波数と低周波数の区別しかつかないため、バックグラウンドでは常にフーリエ変換となります。 |
こんにちは。Heiko Gäthjeと申します。広視野・共焦点蛍光検鏡法と3Dデータの画像処理における私の専門知識は、生物学者として仕事をしながら身につけてきました。その頃は、昆虫の神経発達と哺乳類の神経タンパクに結合するシアル酸の構造に着目していました。
2004年にオリンパスに入社し、2008年からオリンパスアカデミーで検鏡法のトレーナーとして勤務してきました。アカデミーでは、デジタルラーニングツールの構想と導入を担当しています。また、EMBL HeidelbergとZurich Winter Schoolで、高度な検鏡法に関するトレーニングコースを行っており、画像プロセスや画像解析に関連するたくさんの質問にお答えしています。
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